Luận văn Thạc sĩ Kỹ thuật: Ứng dụng lý thuyết tập mờ chẩn đoán trạng thái kỹ thuật hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ diesel trên xe tải cỡ nhỏ

Mục tiêu của luận văn nhằm nghiên cứu sự thay đổi trạng thái kỹ thuật của hệ thống cung cấp nhiên liệu Diesel trong quá trình khai thác và ứng dụng lý thuyết tập mờ trong việc nâng cao hiệu quả của việc chẩn đoán, dự báo sự thay đổi tình trạng kỹ thuật của hệ thống cung cấp nhiên liệu Diesel. Mời các bạn cùng tham khảo!

PHÙNG TẤT THẮNG

ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT TẬP MỜ CHẨN ĐOÁN TRẠNG THÁI

KỸ THUẬT HỆ THỐNG CUNG CẤP NHIÊN LIỆU ĐỘNG CƠ

DIESEL TRÊN XE TẢI CỠ NHỎ

LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT

Hà Nội – 2012

-

PHÙNG TẤT THẮNG

ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT TẬP MỜ CHẨN ĐOÁN TRẠNG THÁI

KỸ THUẬT HỆ THỐNG CUNG CẤP NHIÊN LIỆU ĐỘNG CƠ

DIESEL TRÊN XE TẢI CỠ NHỎ

Chuyên ngành: Kỹ thuật máy và thiết bị cơ giới hoá nông lâm nghiệp

Mã Số: 60.52.14

LUẬN VĂN THẠC SỸ KỸ THUẬT

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS NGUYỄN NHẬT CHIÊU

Hà Nội - 2012

LỜI CẢM ƠN

Trong quá trình nghiên cứu và thực hiện luận văn tốt nghiệp cao học tôi

đã nhận được sự quan tâm, giúp đỡ của nhiều tập thể và cá nhân Hoàn thành luận văn, tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu xắc nhất

Tôi xin trân trọng cảm ơn PGS TS Nguyễn Nhật Chiêu đã trực tiếp

tận tình hướng dẫn tôi thực hiện luận văn tốt nghiệp trong suốt thời gian qua

Trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu cùng toàn thể cán bộ, giáo viên, công

nhân viên chức Trường Đại học Lâm nghiệp đã giúp đỡ, tạo mọi điều kiện

thuận lợi nhất để tôi hoàn thành luận văn tốt nghiệp của mình đúng thời gian

và nội dung đảm bảo theo đúng yêu cầu

Trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu cùng toàn thể cán bộ, giáo viên, công

nhân viên chức Trường Cao đẳng nghề LILAMA-1 Ninh Bình, nơi tôi đang

công tác, đã động viên và tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất để tôi hoàn thành tốt nhiệm vụ

Cuối cùng, tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến gia đình cùng bạn bè, đồng nghiệp đã thường xuyên động viên khích lệ, giúp đỡ tôi và tạo mọi điều kiện tốt nhất về tinh thần cũng như vật chất cho tôi trong suốt thời gian qua

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của cá nhân tôi Những kết quả trong luận văn này đã được tính toán chính xác, trung thực và chưa có tác giả nào công bố, những nội dung tham khảo, trích dẫn trong luận văn đều

được chỉ rõ nguồn gốc Xin trân trọng cảm ơn!

Tác giả luận văn

Phùng Tất Thắng

MỤC LỤC

Trang

Trang phụ bìa

Lời cảm ơn i

Mục lục ii

Danh mục các bảng v

Danh mục các hình vi

ĐẶT VẤN ĐỀ 1

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 3

1.1 Tình hình nghiên cứu về chẩn đoán trạng thái kỹ thuật hệ thống nhiên liệu động cơ Diesel 3

1.2.Tình hình nghiên cứu, ứng dụng lý thuyết mờ trong chẩn đoán 5

1.2.1 Ứng dụng lý thuyết tập mờ trong chẩn đoán trên thế giới 5

Chương 2 MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI 7

2.1.Mục tiêu nghiên cứu 7

2.2 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu 7

2.2.1 Đối tượng nghiên cứu 7

2.2.2 Phạm vi nghiên cứu 7

2.3 Nội dung nghiên cứu 7

2.4 Phương pháp nghiên cứu 7

Chương 3 CHẨN ĐOÁN KỸ THUẬT VÀ LÝ THUYẾT TẬP MỜ 10

3.1.Chẩn đoán kỹ thuật 10

3.1.1 Mục đích, ý nghĩa của chẩn đoán kỹ thuật 10

3.1.2.Các khái niệm và định nghĩa trong chẩn đoán kỹ thuật 10

3.1.3 Các phương pháp chẩn đoán: 14

3.1.4 Sơ đồ quá trình chẩn đoán 15

3.1.5 Cơ sở lý thuyết logic trong chẩn đoán và dự báo 16

3.2.Lý thuyết tập mờ 17

3.2.1.Nhắc lại tập hợp kinh điển 19

3.2.2.Các phép toán trên mờ 21

3.2.3 Biến ngôn ngữ và giá trị của nó 24

3.2.4.Luật hợp thành mờ 25

3.2.5.Giải mờ 28

Chương 4 PHÂN TÍCH SỰ THAY ĐỔI TRẠNG THÁI KỸ THUẬT HỆ THỐNG CUNG CẤP NHIÊN LIỆU ĐỘNG CƠ DIESEL 34

4.1 Giới thiệu hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel 34

4.1.1 Yêu cầu của hệ thống cung cấp nhiên liệu 34

4.1.2 Sơ đồ hệ thống cung cấp nhiên liệu 34

4.1.3 Các bộ phận chính của hệ thống cung cấp nhiên liệu 35

4.2 Sự thay đổi trạng thái kỹ thuật của hệ thống cung cấp nhiên liệu 39

4.2.1 Những hư hỏng của hệ thống cung cấp nhiên liệu thấp áp 39

4.2.2 Hư hỏng của bơm cao áp 40

4.2.3 Hư hỏng của vòi phun 43

4.2.4 Một số dấu hiệu hư hỏng thường gặp trong hệ thống nhiên liệu 45

Chương 5 ỨNG DỤNG LÝ THUYẾT TẬP MỜ CHẨN ĐOÁN TRẠNG THÁI KỸ THUẬT HỆ THỐNG CUNG CẤP NHIÊN LIỆU ĐỘNG CƠ DIESEL TRÊN XE TẢI CỠ NHỎ 48

5.1 Cơ sở lý thuyết 48

5.2 Xây dựng ma trận chẩn đoán cho hệ thống cung cấp nhiên liệu 49

5.2.1 Các thông số kết cấu 49

5.2.2 Các thông số chẩn đoán 50

5.2.3 Mờ hoá các thông số chẩn đoán và kết cấu (giá trị ngôn ngữ) 53

5.2.4 Thiết lập ma trận chẩn đoán 58

5.3 Ứng dụng phần mềm matlab chẩn đoán hệ thống cung cấp nhiên liệu

đô ̣ng cơ diesel trên xe tải cỡ nhỏ 60

5.3.1 Giới thiệu phần mềm matlab 60

5.3.2 Soạn thảo các biến vào - ra 62

5.3.3 Thuật toán hệ mờ chẩn đoán hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel 71

5.3.4 Luật điều khiển – tri thức chẩn đoán tình trạng kỹ thuật của hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel 72

5.3.5 Chọn thiết bị hợp thành 75

5.3.6 Tổng hợp kết quả 76

5.4 Kiểm chứng sự phù hợp của hệ mờ và đối tượng 78

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 84 TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC BẢNG

3.1 Bảng chân lý mệnh đề hợp thành trong logic kinh điển 25 4.1 Lượng cấp nhiên liệu chu trình tiêu chuẩn 37 4.2 Độ không đồng đều cho phép đối với lượng nhiên liệu cấp cho

chu trình của các tổ bơm trong cùng một bộ bơm cao áp

không quá …%)

39

5.1 Tổng hợp các thông số chẩn đoán và thông số kết cấu 53 5.2 Giá trị ngôn ngữ của các thông số chẩn đoán và thông số kết cấu 56 5.3 Ma trận chẩn đoán hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ diesel 58 5.4 Ma trận chẩn đoán logic mờ của hệ thống cung cấp nhiên liệu

động cơ diesel

60

5.5 Biến mờ đánh giá hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ diesel 63 5.6 Tập mờ ngôn ngữ của biến công suất động cơ 64 5.7 Tập mờ ngôn ngữ của biến tiêu thụ nhiên liệu 64 5.8 Tập mờ ngôn ngữ của biến thành phần và màu sắc khí xả 65 5.9 Tập mờ ngôn ngữ của biến nhiệt độ động cơ 66 5.10 Tập mờ ngôn ngữ của biến tiếng gõ động cơ 66

5.16 Tập mờ ngôn ngữ của biến độ không đồng đều 70

5.18 Kết quả đánh giá theo thực tế và chương trình 81

5.20 Kết quả đánh giá theo thực tế và chương trình 82

5.22 Kết quả đánh giá theo thực tế và chương trình 82

DANH MỤC CÁC HÌNH

3.1 Tương quan giữa thông số kết cấu và thời gian làm việc 12

3.3 Hàm thuộc của tập hợp hai tập hợp có cùng không gian nền 22 3.4 Hàm thuộc của giap hai tập hợp có cùng không gian nền 23

3.10 Giải mờ theo phương pháp đường phân đối diện tích 30 4.1 Sơ đồ hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel 34 5.1 Sơ đồ các bước chẩn đoán hệ thống cung cấp nhiên liệu 48

5.6 Màn hình soạn thảo Biến từ sub-menu Add Variable 62

5.14 Biến mờ hư hỏng vòi phun 69

5.18 Hệ mờ chẩn đoán tình trạng kỹ thuật hệ thống cung cấp nhiên

liệu động cơ Diesel

ĐẶT VẤN ĐỀ

Trong những năm gần đây, công tác chẩn đoán, bảo dững sửa chữa đã thay đổi nhiều Lý do của sự thay đổi này là kỹ thuật và công nghệ phát triển dẫn tới sự đa dạng về chủng loại, số lượng và chất lượng của các loại máy móc trên các phương tiện vận tải Công suất của máy móc tăng lên nhiều, máy móc phức tạp hơn, phạm vi ứng dụng cũng rộng rãi hơn và được ứng dụng tại nhiều quốc gia, tính toàn cầu hóa ngày càng cao dẫn tới các thay đổi

về quan niệm và cách thức tổ chức, tiến hành chẩn đoán, bảo dưỡng sửa chữa

Sự thay đổi này thể hiện ở những kiến thức mới về chẩn đoán, bảo dưỡng sửa chữa, đòi hỏi máy móc thiết bị làm việc an toàn hơn với con người, độ chính xác của các quyết đinh chẩn đoán và đảm bảo những yêu cầu về chất lượng chẩn đoán, bảo dưỡng sửa chữa, về tổ chức sửa chữa và giá thành sửa chữa Mặt khác những tiêu chuẩn về chẩn đoán, bảo dưỡng sửa chữa ngày càng khắt khe cũng như các phương tiện và cách tiếp cận về chẩn đoán, bảo dưỡng sửa chữa cũng thay đổi đáng kể trong thời gian gần đây

Phương pháp chẩn đoán sửa chữa dựa trên ứng dụng lý thuyết tập mờ ngày càng được sử dụng rộng rãi ở các nước trên thế giới bởi các lý do: Thứ nhất: xác định được các sai hỏng của các hệ thống trên xe, các bộ phận chi tiết trong động cơ mà không phải tháo rời các hệ thống, các bộ phận, chi tiết;

Thứ hai: Độ chính xác của các quyết định chẩn đoán không phụ thuộc nhiều vào các yếu tố như kinh nghiệm của người thợ, sức khỏe và các yếu tố khách quan (môi trương, nhiệt độ, );

Thứ ba: Giảm chi phí sửa chữa

Từ những lý do trên việc đưa những ứng dụng tin học vào trong lĩnh vực chẩn đoán ở nước ta là một nhu cầu ngày càng trở lên cấp thiết đòi hỏi một sự quan tâm, nghiên cứu, xây dựng những hệ thống trợ giúp trong lĩnh vực chẩn đoán

Với mong muốn ứng dụng những tiện ích của lý thuyết tập mờ trong

công tác chẩn đoán, chúng tôi thực hiện đề tài “Ứng dụng lý thuyết tập mờ

chẩn đoán trạng thái kỹ thuật hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel trên xe tải cỡ nhỏ” Đề tài đi sâu tìm hiểu bài toán ứng dụng lý thuyết mờ để

chẩn đoán tình trạng kỹ thuật của hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel trên xe tải cỡ nhỏ

* Ý nghĩa khoa học của đề tài:

Hoàn thiện phương pháp ứng dụng lý thuyết tập mờ vào công tác chẩn đoán trạng thái kỹ thuật hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel trên xe tải cỡ nhỏ

* Ý nghĩa thực tiễn của đề tài:

Kết quả nghiên cứu của đề tài giúp xác định tình trạng kỹ thuật của hệ thống cung cấp nhiên liệu trong động cơ Diesel mà không phải tháo rời các chi tiết, tiết kiệm rất nhiều công sức, đảm bảo độ tin cậy, tính kinh tế

Chương 1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Tình hình nghiên cứu về chẩn đoán trạng thái kỹ thuật hệ thống nhiên liệu động cơ Diesel

Trong quá trình khai thác sử dụng tính năng kỹ thuật của các hệ thống, các bộ phận chi tiết trong động cơ Diesel thay đổi dần theo hướng xấu đi, mà trong đó hệ thống cung cấp nhiên liệu là một trong những hệ thống quan trọng chịu sự biến đổi xấu đó Xác định sự thay đổi trạng thái kỹ thuật đó mà không phải tháo rời là một trong những nhiệm vụ quan trọng của chẩn đoán kỹ thuật Quá trình thay đổi trạng thái kỹ thuật của hệ thống cung cấp nhiên liệu thường diễn ra liên tục dưới tác động của một số nguyên nhân trong quá trình làm việc:

- Ảnh hưởng của điều kiện làm việc: nhiệt độ, áp suất cao, làm việc trong thời gian dài làm tăng độ mài mòn, suy giảm độ bền đối với các bộ phận như bơm cao áp, vòi phun…

- Ảnh hưởng của điều kiện sử dụng: Môi trường sử dụng , nhiệt độ, độ

ẩm, bụi bẩn… và trình độ sử dụng là muốn nói đến yếu tố tác động của con người, sự hiểu biết của người sử dụng

- Ảnh hưởng của công nghệ, thiết kế và chế tạo: vật liệu, tính chính xác ảnh hưởng lớn đến trạng thái kỹ thuật của các chi tiết, bộ phận, việc thiết kế phải đảm bảo đơn giản tối ưu, thích hợp với việc bảo dưỡng và sửa chữa

Từ những nguyên nhân trên, theo từng nguyên nhân mà mức độ hư hỏng

có khác nhau nhưng chắc chắn rằng hư hỏng xảy ra trong quá trình sử dụng là không thể tránh khỏi Công tác chẩn đoán kỹ thuật có thể đánh giá đúng tình trạng kỹ thuật của động cơ và các bộ phận chi tiết của nó, có khả năng dự báo chính xác những hư hỏng hoặc những sự cố có thể xảy ra, từ đó định ra các

chế độ bảo dưỡng sửa chữa thích hợp đảm bảo tuổi thọ, độ tin cậy cho động

cơ và các bộ phận của nó

Hiện nay việc chẩn đoán kỹ thuật đang được áp dụng ở nước ta với mức

độ thấp, chỉ có một vài liên doanh lắp ráp và sửa chữa ô tô có cầu chẩn đoán hoàn chỉnh; ở phần lớn các cơ sở sửa chữa, việc chẩn đoán dựa vào các thiết

bị chẩn đoán đơn lẻ, không đồng bộ và việc xử lý các thông tin để đưa ra kết luận chẩn đoán hoàn toàn dựa vào chuyên gia Độ chính xác của quyết định chẩn đoán phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của chuyên gia, nếu chuyên gia

có nhiều kinh nghiệm thì chẩn đoán gần đúng hơn và ngược lại, nếu chuyên gia ít kinh nghiệm thì chẩn đoán dễ sai hơn

Việc đưa những ứng dụng tin học vào trong lĩnh vực chẩn đoán (hệ chuyên gia) là một nhu cầu thực tế ngày càng trở nên cấp thiết Các hệ chuyên gia trợ giúp chẩn đoán đang có sức thu hút bởi hai lý do chính: Thứ nhất, đó

là những chương trình hữu ích và tiện lợi đáp ứng được nhu cầu thực tế; Thứ hai bởi tính khả thi của chúng Tính hấp dẫn của một hệ chuyên gia trợ giúp chẩn đoán thường dựa trên khả năng sẵn sàng thích ứng của nó Đối với con người cần phải nghỉ ngơi, làm việc với mức độ và thời gian nhất định, thì hệ chuyên gia có thể làm việc bất cứ lúc nào và không hạn chế thời gian Tri thức của con người có giới hạn, phụ thuộc trình độ chuyên môn của họ và có thể bị mất đi; nhưng khó mà lấy đi vĩnh viễn tri thức của hệ chuyên gia, nó có thể dễ dàng sao chép lưu trữ và tri thức của hệ chuyên gia có thể tổ hợp được tri thức của rất nhiều chuyên gia giỏi trong lĩnh vực nghiên cứu Hơn nữa, chuyên gia người cần một thời gian dài mới trở thành chuyên gia trong một số lĩnh vực nhất định và việc đào tạo mới là rất khó và mất nhiều thời gian

Nhu cầu thực tế đòi hỏi một sự quan tâm nghiêm túc, xây dựng những

hệ chuyên gia trợ giúp trong nhiều lĩnh vực khác nhau như: quản lý kinh tế, kiến trúc, khám chữa bệnh, chẩn đoán kỹ thuật…

Trở lại vấn đề xây dựng một hệ chuyên gia trợ giúp chẩn đoán ta thấy: Trong thực tế, khi chẩn đoán các chuyên gia thường sử dụng những đánh giá chủ quan hoặc trực giác, họ không thể luôn đưa ra được những chẩn đoán đúng hoặc nhiều lúc họ không thể giải thích vì sao họ đã đưa ra những kết luận như vậy Kết quả của những phân tích chẩn đoán thường được ước lượng với một cách tuỳ ý Lượng thông tin duy nhất có thể chỉ là những nhận xét theo kinh nghiệm của các chuyên gia, ví dụ “Bơm xăng kém” “ Xe này còn tốt” “ Kim phun bị hỏng rồi”…

Vấn đề đặt ra là liệu có thể xây dựng một hệ chuyên gia có khả năng xử

lý những thông tin đó không? nhược điểm chính trong khi chẩn đoán là ở ranh giới giữa các hỏng hóc thì các chuyên gia không ít nhiều đều phụ thuộc vào kinh nghiệm thực tiễn, thường hay xảy ra những sai lầm trong những chẩn đoán và điều trị những hư hỏng thuộc biên Đối với những trường hợp biên ( khó chẩn đoán rõ ràng), lý thuyết tập mờ cung cấp những công cụ thích hợp

và rất gần thực tế

1.2.Tình hình nghiên cứu, ứng dụng lý thuyết mờ trong chẩn đoán

1.2.1 Ứng dụng lý thuyết tập mờ trong chẩn đoán trên thế giới

Năm 1965, giáo sư Lofit A Zadeh [14] đã đưa ra ý tưởng xây dựng cơ sở tính toán cho suy luận mờ và lý thuyết mờ do ông đề ra đã được trình bày trong nhiều tài liệu và sẽ được ứng dụng để xây dựng lên mô hình trợ giúp chẩn đoán

kỹ thuật nói trên.Việc sử dụng lý thuyết này có những ưu điểm sau:

- Cho phép sử dụng các thông tin định tính, dạng ngôn ngữ

- Sử dụng logic suy diễn gắn liền với tri thức con người

Kể từ đó logic mờ và công nghệ mờ phát triển mạnh mẽ, trong đó phải

kể đến dự án LIFE ( the Laboatry for International Fuzzy Enginneering) 1989 – 1995 do giáo sư T.Terano ( Tokyo Institute of Technology - Japan) điều hành [15]

Những ứng dụng đầu tiên về điều khiển mờ của nhóm tác giả Mandani

và Assklian năm 1974 [16] Tiếp đó logic mờ được ứng dụng cho điều khiển

lo nung xi măng của Larsen (1980) [17] ; quản lý bãi đỗ xe của Sugeno (1984) [18]; điều khiển nhà máy nước của Yagshita (1985) [19]; điều khiển

hệ thống giao thông ngầm, quản lý thang máy của Fụitec (1988) [20]; điều hiển hệ thống năng lượng và phản ứng hạt nhân của Bernard (1988); điều khiển máy bay trực thăng của Sugeno ( 1990) [21]…

- Ứng dụng lý thuyết tập mờ trong chẩn đoán trong nước

Hiện nay ở nước ta các hệ chẩn đoán dựa trên cơ sở logic mờ đã và đang được nghiên cứu như công trình xây dựng hệ chuẩn đoán bệnh nhiệt đới của viện công nghệ thông tin quốc gia

Đề tài “ứng dụng lý thuyết mờ chẩn đoán trạng thái kỹ thuật hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel trên xe tải cỡ nhỏ”, nhằm xác định tình trạng kỹ thuật của hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel mà không phải tháo rời các chi tiết, tiết kiệm rất nhiều công sức và tốn phí lao động, đảm bảo độ tin cậy, tính kinh tế và khả năng khai thác sử dụng tốt nhất Với mong muốn tìm tòi những khả năng mới của khoa học có ích cho thực tế, đề tài đi sâu tìm hiểu bài toán ứng dụng lý thuyết mờ để chẩn đoán tình trạng kỹ thuật của hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel, và xây dựng phần mềm với một đối tượng cụ thể là hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel

Chương 2 MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG

VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI

2.1.Mục tiêu nghiên cứu

Nghiên cứu sự thay đổi trạng thái kỹ thuật của hệ thống cung cấp nhiên liệu Diesel trong quá trình khai thác và ứng dụng lý thuyết tập mờ trong việc nâng cao hiệu quả của việc chẩn đoán, dự báo sự thay đổi tình trạng kỹ thuật của hệ thống cung cấp nhiên liệu Diesel

2.2 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

2.2.1 Đối tượng nghiên cứu

- Những hư hỏng trong hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel trên xe tải Vinaxuki cơ nhỏ

- Phương pháp chẩn đoán hư hỏng hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel dùng logic mờ

2.2.2 Phạm vi nghiên cứu

Hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel trên xe tải nhỏ

2.3 Nội dung nghiên cứu

Tìm hiểu khả năng ứng dụng lý thuyết tập mờ trong công tác chẩn đoán nói chung

Tìm hiểu sự biến đổi trạng thái kỹ thuật của hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel trong quá trình khai thác, và khả năng biểu thị chúng bằng thông tin mờ

Xây dựng mô hình hệ luật trợ giúp chẩn đoán tình trạng kỹ thuật của hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel dựa vào lý thuyết tập mờ

2.4 Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu lý thuyết, thực nghiệm kiểm chứng và mô phỏng trên máy tính

Trong rất nhiều vấn đề vần khảo sát, nghiên cứu khi mà đối tượng không thể mô tả bởi một mô hình toán học hoặc có thể mô tả được song mô hình của nó quá phức tạp, cồng kềnh, khó ứng dụng, thì logic mờ( fuzzy logic) lại chiếm ưu thế rõ rệt

Trong khai thác hệ thống nhiên liệu Diezen, người sử dụng thường chỉ dựa vào kinh nghiệm để điều khiển quá trình công tác của động cơ Khi một yếu tố khai thác nào đó thay đổi làm suy giảm các chỉ tiêu kinh tế kỹ thuật của động cơ, người sử dụng không hoàn toàn dựa trên mô hình toán học để khai thác động cơ mà dựa trên kinh nghiệm của mình để làm điều đó Kinh nghiệm được rút ra từ các hiện tượng đã xảy ra, nhưng rõ ràng chỉ được đúc rút đúng khi người sử dụng có kiến thức cơ bản (tức các mô hình toán) Như vậy, bằng

tư duy logic của con người, kiến thức cơ bản và các mô hình toán học, cơ sở khoa học của tính toán thiết kế đã được mềm hoá rất nhiều, không còn là các phường trình, các con số hoặc hệ số … Mà trở thành một hệ thống suy diễn với mức độ định lượng một cách tương đối Nhưng dù thế đi nữa, các chỉ tiêu kinh tế chất lượng như : an toàn, tốt, tiết kiệm… vẫn được duy trì

Để đánh giá trạng thái kỹ thuật của hệ thống cung cấp nhiên liệu động

cơ Diesel, luận văn ứng dụng logic mờ trong công tác chẩn đoán, cũng dựa trên cơ sở kinh nghiệm thực tế để xây dựng hệ tri thức chẩn đoán hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel trên cơ sở logic mờ

Nghiên cứu hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel bằng logic mờ đòi hỏi một số nội dung cụ thể sau:

- Phân tích đối tượng, các yếu tố ảnh hưởng đến trạng thái kỹ thuật của

hệ thống cung cấp nhiên liệu động cơ Diesel;

- Lựa chọn tập các thông số quan trọng và khả năng sử dụng các thông

số đó cho công tác chẩn đoán;

- Xây dựng hệ thống mờ đánh giá đối tượng bằng tập dữ liệu “ Vào - Ra”

- Xây dựng các luật điều kiển mờ từ các dữ liệu khai thác thực tế;

- Tổng hợp hệ thống mờ với các luật điều khiển mờ để đưa ra mối quan

hệ phụ thuộc giữa các biến “ Vào – Ra ” nhằm định lượng mối quan hệ đó;

- Kiểm nghiệm thực tế để đánh giá sự phù hợp và mức độ chính xác của hệ thống

Chương 3 CHẨN ĐOÁN KỸ THUẬT VÀ LÝ THUYẾT TẬP MỜ

3.1.Chẩn đoán kỹ thuật

3.1.1 Mục đích, ý nghĩa của chẩn đoán kỹ thuật

Mục đính của chẩn đoán kỹ thuật là một hình thức tác động kỹ thuật vào quá trình khai thác sử dựng nhằm đảm bảo cho máy hoạt động có độ tin cậy,

an toàn và hiệu quả cao bằng cách phát hiện và dự báo kịp thời các hư hỏng

và tình trạng kỹ thuật hiện tại của máy

Ý nghĩa của chẩn đoán kỹ thuật là phát hiện kịp thời và dự đoán trước được các hư hỏng có thể xẩy ra, nâng cao tính tin cậy và an toàn của máy; Nâng cao độ bền lâu, giảm chi phí về phụ tùng thay thế, giảm được độ hao mòn các chi tiế do không phải tháo rời các tổng thành; Giảm được tiêu hao nhiên liệu, dầu nhờn do kịp thời điều chỉnh các bộ phận đưa về trạng thái tôi ưu; Giảm giờ công lao động cho công tác bảo dưỡng kỹ thuật và sửa chữa

3.1.2.Các khái niệm và định nghĩa trong chẩn đoán kỹ thuật

3.1.2.1.Các định nghĩa cơ bản

Hệ thống chẩn đoán : Là hệ thống tổ chức được tạo nên bởi công cụ

chẩn đoán và đối tượng chẩn đoán với mục đích xác định trạng thái kỹ thuật của đối tượng chẩn đoán Qua việc xác định trạng thái kỹ thuật tức thời có thể đánh giá chất lượng hiện trạng những sự cố đã xẩy ra và khả năng sử dụng trong tương lai

Công cụ chẩn đoán : Là tập hợp các trang bị kỹ thuật, phương pháp và trình tự để tiến hành phân tích và đánh giá tình trạng kỹ thuật Công cụ chẩn đoán có thể là trang bị kỹ thuật có sẵn của đối tượng chẩn đoán, hay là các trang bị độc lập Nó có thể là cảm nhận của con người, sự phân tích đánh giá của các chuyên gia, các cảm biến có sẵn, các bộ vi xử lý, các phần mềm tính toán, các màn hình hoặc tín hiệu giao diện…

Đối tượng chẩn đoán: Là đối tượng áp dụng chẩn đoán kỹ thuật Đối tượng chẩn đoán có thể là một cơ cấu, tập hợp các cơ cấu, hay toàn bộ hệ thống phức hợp

Tình trạng kỹ thuật của đối tượng: Là tập hợp các đặc tính kỹ thuật bên trong tại một thời điểm, biểu thị chức năng yêu cầu của đối tượng trong những điều kiện sử dụng xác định

3.1.2.2.Thông số kết cấu

Số lượng các tổng thành, các hệ thống, các khâu và từng chi tiết trong động cơ rất lớn Chúng được chế tạo theo các bản vẽ có kích thước và dung sai quy định, có các yêu cầu kỹ thuật cụ thể Tất cả các chi tiếp lắp thành nhóm, cụm, tổng thành được gọi là kết cấu Mỗi đối tượng có kết cấu cụ thể, đảm nhiệm một chức năng cụ thể

Kết cấu được đánh giá bằng các thống số kết cấu và tại một thời điểm nhất định được gọi là Thông số trạng thái kỹ thuật của kết cấu Các thông số kết cấu (ký hiệu là H) biểu thị bằng các đại lượng vật lý, thông qua giá trị có thể xác định được chúng: kích thước (độ dài, diện tích thể tích) ; cơ (lực, áp suất, tần số, biên độ); nhiệt (độ, calo), điện (điện trở, cường độ, điện áp…) Trong quá trình sử dụng các thông số kết cấu biến đổi từ giá trị ban đầu

H0 đến giá trị giới hạn Hgh ( tức là mới đến hỏng ), là hàm số tương quan với thời gian làm việc Mối tương quan này có thể biểu thị trên hình 3.1 Trong đó

- H0 : Là giá trị của thống số kết cấu đã được tính toán theo yêu cầu kỹ thuật do nhà chế tạo quy định, thường ghi trong bản vẽ trong các tài liệu hướng dẫn Trong quá trình sử dụng các thông số kết cấu có thể tăng hoặc giảm dẫn đến trạng thái kỹ thuật xấu đi, cuối cùng là hỏng Trong khai thác

H0 thường được lấy làm giá trị gốc để đánh giá mức độ xấu đi của đối tượng

- Hcp :là giá trị cho phép của thông số kết cấu và là ranh giới xuất hiện

hư hỏng, máy bắt đầu trục trặc, các tính năng sử dụng bắt đầu bị giảm, nhưng vẫn còn khả năng làm việc

- Hgh : là giá trị tới hạn của thống số kết cấu, là thời điểm máy, tổng thành mất hoàn toàn khả năng làm việc, không thể hoàn thành chức năng tối thiểu quy định

- 0T1: thời gian làm việc không hỏng

- T1T2: thời gian làm việc có trục trặc

- T: thời gian làm việc

Hình 3.1 Tương quan giữa thông số kết cấu và thời gian làm việc

Ngoài việc đánh giá thông số kết cấu bằng giá trị trong thực tế có thể dùng ở dạng % Các giá trị H0, Hcp, Hgh trên được gọi là ngưỡng của thông số kết cấu

Quy luật thay đổi trạng thái kết cấu theo thời gian làm việc là một quy luật phức hợp, phụ thuộc nhiều yếu tố Để xác định được quy luật này cần có biện pháp thông kê và có thể dùng các hàm gần đúng để biểu diễn

Như vậy: Thông số kết cấu là thông số dùng để đánh giá trạng thái kỹ thuật của đối tượng chẩn đoán thông qua giá trị của nó tại một thời điểm nhất định Khi thông số kết cấu có giá trị từ H0  Hcp đối tượng ở trạng thái tốt Khi thông số kết cấu có giá trị từ Hcp Hgh đối tượng xuất hiện triệu chứng hư hỏng Khi thông số kết cấu có giá trị lớn hơn Hgh đối tượng mất hoàn toàn khả năng làm việc

Ví dụ như Mòn kim phun là một thông số kết cấu và được đánh giá qua

độ mòn, với mỗi độ mòn khác nhau có thể có các kết luận về tình trạng kỹ thuật là khác nhau ( tốt, được , xấu, rất xấu, hỏng)

Các thông số kết cấu nằm tron các cụm, tổng thành nếu tháo rời có thể

đo đạc xác định nhưng khi không tháo rời thì việc đo đạc để xác định là khó khăn

3.1.2.3.Thông số chẩn đoán

Thông số chẩn đoán là các thông số biểu thị các quá trình lý hoá, phản ánh tình trạng kỹ thuật bên trong của đối tượng khảo sát Các thông số này con người hay thiết bị đo có thể nhận biết được và chỉ xuất hiện khi đối tượng khảo sát hoạt động hay ngay sau khi vừa hoạt động

Các thông số biểu hiện kết cấu đặc trưng cho đối tượng khảo sát có thể

đo được trên động cơ

Các thông số biểu hiện kết cấu luôn luôn phụ thuộc vào tình trạng kết cấu

và thay đổi theo sự thay đổi của các thông số kết cấu Ví dung như sự tăng khe hở trong mối lắp kim phun và đế kim phun sẽ làm sai lệch thời điểm phun thực tế, giảm lượng cấp nhiên liệu chu trình… làm ảnh hưởng xấu tới quá trình cháy, làm giảm công suất động cơ, tăng tiêu hao nhiên liệu…

Trong quá trình chẩn đoán chúng ta sử dụng thông số biểu hiện kết cấu

để làm cơ sở cho chẩn đoán, những thông số được sử dụng gọi là thông số chẩn đoán (ký hiệu là B) Chúng ta cần chú ý thông số chẩn đoán là thông số biểu hiện kết cấu, nhưng không phải toàn bộ các thông số biểu hiện kết cấu sẽ được gọi là thông số chẩn đoán Như vậy, trong chẩn đoán chúng ta coi đối tượng chẩn đoán phức tạp được tạo nên bởi tập hợp các thông số kết cấu Đối tượng chẩn đoán có nhiều thông số biểu hiện kết cấu

Các thông số biểu hiện kết cấu được chọn để xác định tình trạng kỹ thuật của đối tượng được gọi là thông số chẩn đoán Một đối tượng chẩn đoán có thể có nhiều thông số chẩn đoán Quan hệ của các thông số kết cấu với thông

số chẩn đoán biến đổi theo quy luật đan xen

Tương ứng với các ngưỡng của thông số kết cấu cũng có ngưỡng của thông số chẩn đoán Giữa thông số kết cấu H và thông số chẩn đoán B tồn tại quan hệ H=f(B), trong đó chúng ta lại cần thiết có quan hệ của H, B với thời gian làm việc Đây là những hàm đa biến không dễ giải bằng các bài toán đại

số thông thường Tốt nhất vẫn sử dụng các thực nghiệm thống kê để giải quyết Song trong nhiều trường hợp không thể xác định nhanh chóng bằng thực nghiệm để tìm ra quy luật Vì vậy, chẩn đoán chỉ có thể xác định gần đúng các trạng thái của chúng

3.1.3 Các phương pháp chẩn đoán:

Theo [2] có 3 phương pháp chẩn đoán:

- Phương pháp chẩn đoán bằng mô hình hoá thống kê;

- Phương pháp chẩn đoán tương tự;

- Phương pháp chẩn đoán chuyên gia

Phương pháp chẩn đoán bằng mô hình hoá thống kê: theo phương pháp này dựa trên những tài liệu thống kê theo thời gian, người ta xây dựng mô hình tính toán xác định tình trạng kỹ thuật của đối tượng

Phương pháp chẩn đoán tương tự: cơ sở của phương pháp này là sự phát triển của những quá trình hay những hiện tượng đã biết để nghiên cứu đối tượng chẩn đoán bằng cách phân tích và mô phỏng những động tác tương đương của đối tượng đã biết và đối tượng cần chẩn đoán

Đó là phương pháp dựa trên sự thống nhất tự nhiên được tìm thấy trong

sự giống nhau đối với những lĩnh vực khác nhau của hiện tượng

Phương pháp chẩn đoán chuyên gia: là phương pháp chẩn đoán dựa trên

cơ sở xử lý ý kiến của các cán bộ khoa học có nhiều kinh nghiệm trong lĩnh vực nghiên cứu Nhược điểm của phương pháp này là chịu ảnh hưởng nhiều của tính chủ quan và việc tổ chức, phân loại đánh giá chuyên gia

3.1.4 Sơ đồ quá trình chẩn đoán

Công nghệ chẩn đoán được thiết lập trên cơ sở mục đích của bài toán đặt

ra Chúng ta thường tiến hành công việc này để xác định tình trạng kỹ thuật của đối tượng cần chẩn đoán với mục đích nâng cao hiệu quả sử dụng và làm công tác vật tư dự phòng Với mục đích nêu trên, công nghệ chẩn đoán bao gồm các bước lớn trình bày trên hình 3.2

Hình 3.2 Sơ đồ công nghệ và mục đích chẩn đoán

3.1.5 Cơ sở lý thuyết logic trong chẩn đoán và dự báo

Cơ sở lý thuyết trong chẩn đoán kỹ thuật và dự báo đòi hỏi các thông số chẩn đoán được xem xét trong một hệ thống Trong dự đoán đối tượng, lượng thông tin thu thập luôn đi kèm với khái niệm xác định hay chưa xác định trạng thái của hệ thống Lượng thông tin thu được về trạng thái càng nhiều thì tính không xác định càng giảm

Việc vận dụng lý thuyết thông tin cho phép có thể chọn các thông số chẩn đoán cần thiết, xây dựng các quy luật tư duy để có được kết luận chính xác về trạng thái

Việc sử dụng logic trong chẩn đoán kỹ thuật và dự báo giúp con người

có khả năng suy luận và nhanh chóng đưa ra các kết luận hợp lý về tình trạng

kỹ thuật của đối tượng, bao gồm kết luận: tốt, xấu, hỏng, không hỏng Mặt khác, con người dễ dàng tạo nên suy luận logic bằng máy tính, thông qua việc xây dựng mạng trí tuệ nhân tạo dùng trong công tác chẩn đoán tình trạng kỹ thuật và dự báo

Trong chẩn đoán kỹ thuật và dự báo không tồn tại biên chính xác giữa trạng thái hỏng và không hỏng và khi chẩn đoán một đối tượng phức tạp thường không tồn tại quan hệ tương hỗ rõ rệt giữa không gian các phần tử Các loại hư hỏng quan hệ với nhau mật thiết, có thể cùng giá trị như nhau nhưng lại ứng với các chẩn đoán khác nhau Do tính không xác định trong việc phân loại, các đặc tính ngẫu nhiên của các đại lượng do không cho trước, đồng thời các biên của trạng thái cũng không tồn tại, như vậy, có thể dùng tập

mờ và cụ thể là dùng logic mờ nhiều giá trị (khái niệm logic không xác định)

Sử dụng lý thuyết nhận dạng cũng cho phép xác định trạng thái của đối tượng, thư viện lưu trữ ngày nay đủ lớn để có thể xác định được chúng, khi có được một trạng thái cụ thể

3.2.Lý thuyết tập mờ

Khái niệm về tập hợp được hình thành trên nền tảng logic và được

G.Cantor định nghĩa như là một sự xếp đặt chung lại các vật, các đối tượng có

cùng chung một tính chất gọi là phần tử của tập hợp đó Ý nghĩa logic của khái niệm tập hợp được xác định ở chỗ một vật hoặc một đối tượng bất kỳ chỉ

có thể có hai khả năng hoặc là phần tử của tập đang xét hoặc không

Cho một tập hợp A Một phần tử x thuộc A được ký hiệu bằng xA.Ngược lại ký hiệu xA dùng để chỉ x không thuộc tập hợp A Một tập hợp không có một phần tử nào được gọi là tập rỗng Ví dụ tập hợp các số thực x thoả mãn phương trình x2  1  0 là một tập rỗng được ký hiệu bằng Ø

Có nhiều cách để biểu diễn một tập hợp Cách biểu diễn chấp nhận hơn

cả là liệt kê những phần tử của tập hợp, ví dụ:

A1 = {1,2,3,5,7,11} hoặc A2 = {cây 4, nhà, ,xe máy}

Tuy nhiên cách này sẽ tỏ ra bất tiện khi phải biểu diễn những tập hợp có nhiều phần tử (hoặc vô số các phần tử) Thường dùng nhất là cách biểu diễn thông qua tính chất tổng quát của các phần tử Một phần tử x thuộc A khi và chỉ khi nó thoả man tính chất tổng quát này, ví dụ:

Cho một tập hợp A, ánh xạ A:AR định nghĩa như sau:

1 ) (x 

A

 nếu xA

0 ) (x 

A

 nếu xA

được gọi là hàm thuộc tập A Như vậy A (x) chỉ nhận hai giá trị hoặc bằng 1 hoặc bằng 0 Giá trị 1 của hàm thuộcA (x) còn được gọi là giá trị đúng, ngược lại 0 là giá trị sai của A (x)

Một tập X luôn có A (x) = 1 với mọi x được gọi là không gian nền (tập nền) Một tập A có dạng

x X x

A {  | thoả mãn một số tính chất nào đó}

Thì được gọi là có tập nền X, hay được định nghĩa trên tập nền X Ví dụ như: A {xR| 2 x }

Có tập nền là tập các số thực R

Với khái niệm tập nền như trên thì hàm thuộc A của tập A có tập nền X

được hiểu là ánh xạ A:X  0 , } từ X vào tập {0,1} gồm hai phần tử 0 và 1

Có thể dễ dàng thấy được rằng AB khi và chỉ khi A(x)  B(x), tức là

) ( )

B

Thật vây, từ AB và xA ta luôn có xB và do đó A(x)  B(x)  1 Ngược lại khi xA( A(x)  0 ) Chưa thể khẳng định được x có thuộc B hay không Bởi vậy A (x) có thể bằng 0 và cũng có thể bằng 1 Nói cách khác

  hay hàm thuộc (x) là hàm không giảm

3.2.1.Nhắc lại tập hợp kinh điển

Khái niệm mờ biểu thị một “tập hợp” nào đó Ta lấy một tập X coi là “vũ trụ” trong vấn đề đang xét Một tập con mờ A của X (AX) đặc trưng bởi hàm thuộc A:X  0 , 1 Các phép tính trên A tương ứng (1-1) với các phép tính trên A là một đẳng cấu Vậy A được xem như đồng nhất với A

Qua các khái niệm vừa nêu trên, ta có thể thấy với một tập hợp thông thường được định nghĩa bằng sự liệt kê, hoặc giới hạn điều kiện nào đó, nhưng với tập mờ A không có giới hạn Mỗi phần tử của tập mờ luôn đi kèm một hàm thuộc , hàm này là ánh xạ từ các phần tử “thực” vào đoạn [0,1] mà giá trị của nó chỉ ra mức độ thuộc của phần tử này vào tập mờ

Trong thực tế, luôn tồn tại rất nhiều tập hợp được coi là tập mờ Ví dụ: Nói đến tập hợp những người “trẻ” ta không thể nói chính xác bao nhiêu tuổi thì trẻ Vậy để giải quyết vấn đề này đã hình thành tập mờ “trẻ” Nếu một người 15 tuổi thì hàm thuộc của người này vào tập “trẻ” có giá trị rất lớn, còn người 30 tuổi thì hàm thuộc của họ sẽ có giá trị nhỏ hơn Ở đây tập người là

tập “rõ” còn tập những người trẻ là tập “mờ” Nếu X là tập số năm tuổi: X = [0,100] thì khái niệm “trẻ” có thể biểu thị bằng hàm μtrẻ :X  0 , 1 , trong đó

μtrẻ(u)  0 , 1 biểu thị mức độ chúng ta thừa nhận u là trẻ Ví dụ ta có thể định nghĩa tập mờ những người trẻ là:

Trẻ = {x| μtrẻ(x) : μtrẻ(x) = 1 nếu 0 x 25

μtrẻ(x) =   2 1

) ) 5 / 25 ((

Như vậy dùng hàm  :X  0 , 1 có thể biểu thị được khái niệm tập mờ

mà nó khái quát trực tiếp khái niệm tập hợp thông thường Ta sẽ đồng nhất tập mờ và hàm, gọi là hàm thuộc

Có thể thấy tập mờ là sự khái quát tự nhiên khái niệm tập hợp thông thường Ví dụ: Xét X là tập vũ trụ và AX, trong đó:

} , , ,

{x1 x2 x n

X  và A {x1,x2,x5} nghĩa là Ã gồm 3 phần tử x1,x2,x5 Khi

đó Ã có thể biểu thị bằng hàm thuộc sau mà nó chính là hàm đặc trưng của Ã:

Ã μà : X  0 , 1 được xác định như sau:

à = {(x1, 1 ), (x2, 1 ), (x3, 0 ), (x4, 0 ), (x5, 0 ), (x6, 0 ), , (x n, 0 )}

μÃ(x): Độ thuộc của x, xem như là thành viên của Ã

Như vậy một cách khái quát, ứng với mỗi xX;μà (x)  0 , 1 biểu thị mức

độ “x thuộc A”

μÃ(x) gần 1 thì có nghĩa mức độ x thuộc A là khá chắc chắn

μÃ(x) gần 0 thì có nghĩa mức độ x gần như không thuộc A

Mỗi phần tử X thuộc tập mờ A với những mức độ khác nhau từ 0 đến 1 và

một tập con “rõ” (không mờ) của X có thể xem như một tập mờ mà hàm thuộc

chỉ lấy giá trị 0 hay 1, chứ không lấy những giá trị trung gian giữa 0 và 1

5) Có tính chất không giảm, nếu A1 A2thì A1B A2B

Để thoả mãn 5 tính chất trên có nhiều công thức có thể áp dụng để định

nghĩa hàm thuộc AB (x), thông thường hay sử dụng 5 công thức sau:

1) AB (x)= max { A(x), B(x) } (Luật lấy max) (3.1a)

max { A(x), B(x) }khi min { A(x), B(x)  0 (3.1b)

1 khi min { A(x), B(x)  0

3) AB (x)  min {1, A(x)  B(x) } (Phép hợp Lukasiewicz) (3.1c)

4) AB (x)

) ( ) ( 1

) ( ) (

x x

x x

B A

B A

5) AB (x)  A(x)  B(x)  A(x) B(x) (Tổng trực tiếp) (3.1e)

2) AB (x) 

Hình 3.3 Hàm thuộc của tập hợp hai tập hợp có cùng không gian nền

a- Hàm thuộc của tập mờ A; b- Hàm thuộc của tập mờ B;

c- Hợp hai tập mờ theo luật 2; d- Hợp hai tập mờ theo luật max;

e- Hợp hai tập mờ theo luật Lukasiewicz;

f- Hợp hai tập mờ theo luật tổng trực tiếp

3.2.2.2 Phép giao hai tập mờ

Giao của hai tập mờ A và B có cùng tập nền X là tập mờ cũng xác định

trên nền X có hàm thuộc AB (x) thoả mãn:

1) AB (x) chỉ phụ thuộc vào A (x)và A (x)

2) B(x)  1 với mọi x thì AB (x)  A (x)

3) Có tính chất giao hoán, AB (x)  BA (x)

4) Có tính chất kết hợp, (AB)C(x)  A(BC)

5) Có tính chất không giảm, nếu A1 A2thì A1B A2B

Cũng tương tự như phép hợp, có 5 công thức dùng để tính hàm thuộc

) ( ) ( )

(

x x x

x

x x x

B X B

A

B A B

Hình 3.4 Hàm thuộc của giap hai tập hợp có cùng không gian nền

a- Hàm thuộc của tập mờ A; b- Hàm thuộc của tập mờ B;

c- Hợp hai tập mờ theo min; d- Hợp hai tập mờ theo luật tích đại số;

3.2.2.3 Phép bù của một tập mờ

Tập bù của tập mờ A định nghĩa trên nền X là tập mờ Ac cũng xác định

trên nền X có hàm thuộc A c (x) thoả mãn:

1) A c (x) chỉ phụ thuộc vào A (x).

2) Nếu A(x)  1 thì A c(x)  0

3) Nếu  (x)  0 thì  c(x)  1

4) Nếu A(x)  B(x) thì A c(x)  B c(x)

Hình 3.5 Tập bù mạnh A c của tập mờ A a- Hàm thuộc của tập mờ A; b- Hàm thuộc của tập mờ A c

3.2.3 Biến ngôn ngữ và giá trị của nó

Trong các hoạt động tư duy của con người, nhiều sự kiện, hiện tượng không được đánh giá bằng con số chính xác mà lại được đánh giá bằng khái niệm ước lệ Chẳng hạn, khi nóivề nhiệt độ khí xả của động cơ, người ta đưa

ra khái niệm: thấp, bình thường, hơi cao, cao Về mặt toán học, có thể quan niệm nhiệt độ khí xả của xi lanh động cơ là một biến đó có các giá trị thể hiện bằng ngôn ngữ là: thấp, bình thường, hơi cao, cao…

Mỗi giá trị ngôn ngữ đó của biến nhiệt độ khí xả được xác định bằng một tập mờ định nghĩa trên tập nền là tập các số thực chỉ giá trị vật lý x (đơn vị là

0C) của biến nhiệt độ T như 600C, 800C…

Hình 3.6 Mô tả các giá trị ngôn ngữ bằng tập mờ

Hàm thuộc tương ứng của chúng được ký hiệu bằng

μthấp(x), μbình thường(x), μhơi cao(x), μcao(x)

Như vậy, biến nhiệt độ T có hai miền giá trị khác nhau:

- Miền các giá trị ngôn ngữ

N = {thấp, bình thường, hơi cao, cao}

- Miền các giá trị vật lý (miền các giá trị rõ)

lý xVcó được một vector μ gồm các độ phụ thuộc của x như sau:

μthấp(x)

μbình thường(x)

μhơi cao(x)

μcao(x) Gọi quá trình Fuzzy hoá (hay mờ hoá) của giá trị rõ x

hai giá trị p, mệnh đề kết luận q có quan hệ như sau: (bảng 2.1)

Bảng 3.1 Bảng chân lý mệnh đề hợp thành trong logic kinh điển

này có nhiều ý kiến đưa ra những nguyên tắc của Mamdani có tính thuyết phục hơn cả Nguyên tắc Mamdani phát biểu như sau: “Độ phụ thuộc của

mệnh đề kết luận không được lớn hơn độ phụ thuộc của điều kiện”

Với nguyên tắc của Mamdani giá trị của mệnh đề hợp thành được định

nghĩa như sau:

Giá trị hợp thành của mệnh đề mờ là một tập mờ B’ định nghĩa trên nền

Y (không gian nền của B) có hàm thuộc  ,   thoả mãn:

Hình 3.7 Minh họa quy tắc hợp thành a) Hàm thuộc  chậm (x) và  tăng (y);

b) B .( y) xác định theo quy tắc hợp thành MIN;

c)  .( y) xác định theo quy tắc hợp thành PROD

Luật hợp thành R biểu diễn một hay nhiều hàm thuộc cho một hay nhiều mệnh đề hợp thành, nói cách khác luật hợp thành được hiểu là một tập hợp của nhiều mệnh đề hợp thành Một luật hợp thành chỉ có một mệnh đề hợp thành được gọi là luật hợp thành đơn Ngược lại nếu có nhiều hơn một mệnh

đề hợp thành gọi là luật hợp thành kép Phần lớn các hệ mờ trong thực tế đều

có mô hình là luật hợp thành kép Như vậy kết quả của luật hợp thành bao gồm 2 phép toán: phép kéo theo (mệnh đề hợp thành) và phép hợp các quả của mệnh đề kéo theo

Nếu các mệnh đề thuộc của mệnh đề hợp thành được thực hiện theo quy

tắc MIN và phép hợp thực hiện theo luật max thì R có tên gọi là max-MIN

Nếu các mệnh đề thuộc của mệnh đề hợp thành được thực hiện theo quy

tắc PROD và phép hợp thực hiện theo luật max thì R có tên gọi là

max-PROD

Nếu các mệnh đề thuộc của mệnh đề hợp thành được thực hiện theo quy

tắc MIN và phép hợp thực hiện theo luật sum thì R có tên gọi là sum-MIN

Nếu các mệnh đề thuộc của mệnh đề hợp thành được thực hiện theo quy

tắc PROD và phép hợp thực hiện theo luật sum thì R có tên gọi là sum-PROD

3.2.5.Giải mờ

Giải mờ là quá trình xác định một giá trị y’ nào đó có thể chấp nhận được từ hàm thuộc Bcủa giá trị mờ B’ Có 3 phương pháp giải mờ chính là phương pháp cực đại, phương pháp điểm trọng tâm và phương pháp phân đôi diện tích

3.2.5.1.Phương pháp cực đại

Tư tưởng của phương pháp cực đại cho rằng, giá trị rõ y’ đại diện cho tập mờ phải là giá trị có xác suất thuộc tập mờ lớn nhất Thực hiện theo phương pháp này gồm hai bước:

- Xác định miền G chứa giá trị rõ y’ , là miền mà tại đó hàm thuộc có giá trị cực đại

- Xác định y’ có thể chấp nhận được, có 3 nguyên lý: nguyên lý trung bình, nguyên lý cận trái, nguyên lý cận phải

+ Nguyên lý trung bình: y’ là giá trị trung bình của giá trị cận trái và phải của G (hình 3.8a)

+ Nguyên lý cận trái: y’ là giá trị cận trái của G (hình 3.8b)

+ Nguyên lý cận phải: y’ là giá trị cận phải của G (hình 3.8c)

Hình 3.8 Giải mờ bằng phương pháp cực đại

a : Nguyên lý trung bình; b: Nguyên lý cận trái; c: Nguyên lý cận phải 3.2.5.2 Phương pháp điểm trọng tâm:

Phương pháp điểm trọng tâm cho kết quả y’ là hoành độ điểm trọng tâm miền được bao bởi trục hoành và đường B,(y), hình 3.9

Hình 3.9 Giải mờ theo phương pháp điểm trọng tâm

Theo phương pháp điểm trọng tâm, giá trị y’ được xác định theo công thức:

dy y

dy y y

Trong đó: S - miền xác định của tập mờ B’

3.2.5.3 Phương pháp đường phân đôi diện tích:

Theo phương pháp đường phân đôi diện tích, giá trị y’ được xác định là giao điểm trục hoành với đường thẳng song song trục tung phân chia diện tích miền được bao bởi trục hoành và đường B' y thành hai phần có diện tích bằng nhau (hình 3.10)

Hình 3.10 Giải mờ theo phương pháp đường phân đối diện tích

3.2.5.4.Hệ mờ sử dụng tập dữ liệu vào-ra

3.2.5.4.1 Thiết kế hệ mờ sử dụng tập dữ liệu Vào – Ra

Giả sử đối tượng cần nghiên cứu có sẵn tập dữ liệu gồm n cặp: (xi

0;yi

0) với i = 1, 2, … N, chính là các bến Vào – Ra Nghiên cứu đối tượng bằng logic mờ, dựa trên tập dữ liệu Vào – Ra nói trên chính là việc xây dựng đối tượng như một hệ mờ nhằm xác định mối quan hệ giữa các biến Vào – Ra:

y = f(x) Các bước tiến hành bao gồm:

Bước 1: Xác định tất cả các biến Vào – Ra

Tuỳ theo yêu cầu của bài toán và kinh nghiệm chủ quan mà việc chọn các biến Vào – Ra vừa đảm bảo tính khách quan của đối tượng và mang tính chủ quan của người thiết kế Tất nhiên, tập biến Vào – Ra phải được xây dựng trên cơ sở phân tích đối tượng Yêu cầu chung là tập biến ngôn ngữ Vào – Ra

này phải phủ hết không gian biến Vào – Ra Ngoài ra, các biến Vào – Ra phải được lựa chọn để đảm bảo cho người thiết kế hệ mờ dễ dàng thu được tập dữ liệu (xi

0;yi

0)

Bước 2: Xây dựng các đặc trưng cho các biến Vào – Ra

Các đặc trưng cho các biến Vào – Ra cần được xây dựng, bao gồm:

- Xác định miền giá trị vật lý cho các biến Vào – Ra là miền giá trị rõ, tới hạn cho các biến Vào – Ra, việc xác định hoàn toàn căn cứ vào đối tượng nghiên cứu cụ thể

- Xác định dạng hàm liên thuộc: vấn đề chọn hàm liên thuộc rất quan trọng nhưng lại không có lời khuyên cho người dùng Các bài toán kỹ thuật thường hướng tới dùng hàm liên thuộc dạng tam giác hoặc hình thang để đơn giản trong tính toán

- Số lượng các giá trị ngôn ngữ (tập mờ) cho các biến: Nguyên lý chung

là số lượng các giá trị ngôn ngữ cho mỗi biến nên nằm trong khoảng từ 3 đến

9 Nếu số lượng các giá trị này nhỏ hơn 3 thì việc chọn là quá thô, nếu số lượng này lớn hơn 9 thì việc chọn là quá mịn, ảnh hưởng đến bộ nhớ và tốc

độ tính toán

Bước 3: Xây dựng luật điều khiển “Nếu… Thì…”

Các luật “Nếu… Thì…” được xây dựng phải dựa vào bảng dữ liệu Vào –

Ra, nguyên lý hoạt động và bản chất vật lý của thiết bị, số liệu đo đạc và kinh nghiệm chuyên gia Các cặp dữ liệu Vào – Ra được lựa chọn sao cho tập mờ

có giá trị hàm liên thuộc lớn nhất Nếu các luật trong bảng luật có mâu thuẫn với nhau thì phải tính trọng số của luật Trong đó trọng số của một được tính bằng tích của các giá trị hàm liên thuộc tương ứng với các giá trị rõ trong luật Luật có trọng số lớn hơn sẽ được ưu tiên sử dụng

Luật điều khiển có thể có một biến ở phần điều kiện (phần “Nếu…”) và một biến ở phần kết luận (phần “Thì…”), hệ mờ tương ứng là hệ đơn biến